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2013-05-23 12:21
求翻译：The Oxford-Flowers 17 database3 contains 17 flower categories with 80 images per category. To compare results, we followed the same protocol as [11], i.e. 20-fold cross validation,and reported the mean classification accuracy (mA).Results are given in Table 2. Note that we did not give comparisons with the features of 是什么意思？ 待解决
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The Oxford-Flowers 17 database3 contains 17 flower categories with 80 images per category. To compare results, we followed the same protocol as [11], i.e. 20-fold cross validation,and reported the mean classification accuracy (mA).Results are given in Table 2. Note that we did not give comparisons with the features of
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
牛津 - 花17数据库3包含17大类的花，每类80的图像。
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2013-05-23 12:23:18
牛津花17个database3包含与80个图象的17个花类别每个类别。要比较结果，我们跟随协议和一样[11]，即20折叠交叉验证，并且报告了卑鄙分类准确性(mA)。结果在表2.被给。注意我们没有给与特点的比较[11]获得通过结合形状(FLH S)并且没有上色(FLH C)，作者只公开了FLH S特点。
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2013-05-23 12:24:58
牛津花17 database3包含17个花类别以每个类别80个图象。 要比较结果，我们跟随协议和 (11一样)，即。 20折叠交叉验证，并且报告了卑鄙分类准确性 (mA)。结果被给在表2。 注意我们没有给与结合获得的 (特点的) 比较11形状 (FLH S) 和颜色 (FLH C)，作者只公开了FLH S特点。 以一mA 93.8 ± 1.4，我们的方法胜过了我们知道所有最近方法的表现，包括 (11)。
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2013-05-23 12:26:38
牛津花 17 database3 包含 17 个花类别，有 80 个图片每个类别。要比较的结果，我们遵循相同的协议 [11]，即 20 倍交叉验证，并报告平均分类精度 （马萨诸塞州）。表 2 中，给出结果。请注意我们没有给与 [11] 的功能，通过结合形状 (一样 S) 和颜色 (一样 C)，由于作者只公布政府一样 S 特点的比较。与 93.8 ± 1.4 一马，我们的方法优于我们所知，包括 [11] 的所有最近的方法的性能。
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2013-05-23 12:28:18
牛津花 17 database3 每类别以 80 个形象包含 17 花分类。比较结果，我们接踵而来相同的协议如 (11)，即20 倍地与有效性相交，报告平均的分类准确性 (mA).Results 获得在表 2 中。请注意，我们以特征没有给比较 (11) 通过结合形状获得 (FLH S) 和颜色 (FLH C)，作为作者仅宣传了 FLH S 起重要作用。利用 93.8 的一 mA？1.4，我们的方法超过我们意识到的所有最近的方法的表现，包括 (11)。
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